CN111953567B - 一种配置多集群管理软件参数的方法、***、设备及介质 - Google Patents

一种配置多集群管理软件参数的方法、***、设备及介质 Download PDF

Info

Publication number
CN111953567B
CN111953567B CN202010818534.0A CN202010818534A CN111953567B CN 111953567 B CN111953567 B CN 111953567B CN 202010818534 A CN202010818534 A CN 202010818534A CN 111953567 B CN111953567 B CN 111953567B
Authority
CN
China
Prior art keywords
request
data
management software
cluster management
middleware
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010818534.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111953567A (zh
Inventor
王凤丽
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Suzhou Inspur Intelligent Technology Co Ltd
Original Assignee
Suzhou Inspur Intelligent Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Suzhou Inspur Intelligent Technology Co Ltd filed Critical Suzhou Inspur Intelligent Technology Co Ltd
Priority to CN202010818534.0A priority Critical patent/CN111953567B/zh
Publication of CN111953567A publication Critical patent/CN111953567A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111953567B publication Critical patent/CN111953567B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L43/00Arrangements for monitoring or testing data switching networks
    • H04L43/10Active monitoring, e.g. heartbeat, ping or trace-route
    • H04L43/103Active monitoring, e.g. heartbeat, ping or trace-route with adaptive polling, i.e. dynamically adapting the polling rate

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Stored Programmes (AREA)

Abstract

本发明公开了一种配置多集群管理软件参数的方法、***、设备和存储介质,方法包括:响应于接收到客户请求,向多集群管理软件的中间件采集请求对应的指标;基于中间件从时间序列数据库获取指标的数据,并将数据保存到时间序列数据库对应的数据表;根据数据表得到一个周期内各种请求的占比,并基于占比得到请求资源占比表;以及根据请求资源占比表动态调整请求资源的使用优先级,并根据使用优先级调整定时采集的间隔时长。本发明根据分析请求资源占比,并根据占比动态调整***资源使用优先级,进而提高***响应效率。

Description

一种配置多集群管理软件参数的方法、***、设备及介质
技术领域
本发明涉及集群管理领域,更具体地,特别是指一种配置多集群管理软件参数的方法、***、计算机设备及可读介质。
背景技术
在云计算时代,海量数据通常使用集群***进行存储,为了满足不同需求,通常客户会配置多种集群***,一般情况下,每个集群***都会提供对应的管理软件,当引入多个集群***时,登录多个集群管理软件查看集群***运行情况,不方便集群***的管理。通常客户现场会引入多集群管理软件,进行多集群管理。
多集群管理软件的架构流程一般是用户登录***,下发查询请求,后台接收请求后,从中间件数据库遍历检索相关数据表,获取数据并返回用户。中间件可以理解为数据采集模块,数据采集模块根据功能场景创建多个数据采集定时器,数据采集定时器定时从集群***上采集数据,并将其存储在多集群管理软件服务器的时间序列数据库,时间序列数据库循环覆盖存储,当达到一个轮询点时,将待覆盖的数据推送到中间件数据库,轮询时间跟管理的集群规模,集群个数正相关。此种架构能够直接从中间件数据库取存储数据,能够极快的响应客户请求,提高用户满意度,且后台数据定时从存储采集,推送至中间件数据库,即使有延迟,影响也可以忽略不计。但是此种框架定时采集间隔,数据轮询间隔由程序员经过大量测试后确定,程序员设计的场景不能考虑到所有场景。定时数据轮询间隔,数据轮询间隔并不一定满足实际使用场景。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例的目的在于提出一种配置多集群管理软件参数的方法、***、计算机设备及计算机可读存储介质,通过得到一个周期内各种请求的占比,并分析请求资源占比,从而根据占比动态调整***资源使用优先级,能够适应不同场景且提高***响应效率。
基于上述目的,本发明实施例的一方面提供了一种配置多集群管理软件参数的方法,包括如下步骤:响应于接收到客户请求,向多集群管理软件的中间件采集所述请求对应的指标;基于所述中间件从时间序列数据库获取所述指标的数据,并将所述数据保存到所述时间序列数据库对应的数据表;根据所述数据表得到一个周期内各种请求的占比,并基于所述占比得到请求资源占比表;以及根据所述请求资源占比表动态调整请求资源的使用优先级,并根据所述使用优先级调整定时采集的间隔时长。
在一些实施方式中,还包括:查询中间件数据库以获取从所述时间序列数据库获取所述指标的数据的预定时刻。
在一些实施方式中,还包括:获取接收到所述请求的时刻,并计算所述时刻与所述预定时刻的差值以得到时延差。
在一些实施方式中,所述根据所述请求资源占比表动态调整请求资源的使用优先级包括:响应于所述请求资源占比升高,提高所述请求资源的使用优先级。
在一些实施方式中,根据所述使用优先级调整定时采集的间隔时长包括:响应于所述使用优先级提高,缩短所述定时采集的间隔时长。
在一些实施方式中,根据所述使用优先级调整定时采集的间隔时长包括:调整所述间隔时长与所述时延差相等。
在一些实施方式中,所述基于所述中间件从时间序列数据库获取所述指标的数据包括:定时从监控集群获取所述指标对应的数据,并将所述数据保存至所述时间序列数据库。
本发明实施例的另一方面,还提供了一种配置多集群管理软件参数***,包括:第一采集模块,配置用于响应于接收到客户请求,向多集群管理软件的中间件采集所述请求对应的指标;第二采集模块,配置用于基于所述中间件从时间序列数据库获取所述指标的数据,并将所述数据保存到所述时间序列数据库对应的数据表;占比模块,配置用于根据所述数据表得到一个周期内各种请求的占比,并基于所述占比得到请求资源占比表;以及调整模块,配置用于根据所述请求资源占比表动态调整请求资源的使用优先级,并根据所述使用优先级调整定时采集的间隔时长。
本发明实施例的又一方面,还提供了一种计算机设备,包括:至少一个处理器;以及存储器,所述存储器存储有可在所述处理器上运行的计算机指令,所述指令由所述处理器执行时实现如上方法的步骤。
本发明实施例的再一方面,还提供了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质存储有被处理器执行时实现如上方法步骤的计算机程序。
本发明具有以下有益技术效果:通过得到一个周期内各种请求的占比,并分析请求资源占比,从而根据占比动态调整***资源使用优先级,能够适应不同场景且提高***响应效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的实施例。
图1为本发明提供的配置多集群管理软件参数的方法的实施例的示意图;
图2为本发明提供的用户与多集群管理软件交互示意图;
图3为本发明提供的多集群管理软件的中间件采集监控的集群的指标并存储的示意图;
图4为本发明提供的监控模块与多集群管理软件交互示意图;
图5为本发明提供的配置多集群管理软件参数的计算机设备的实施例的硬件结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,以下结合具体实施例,并参照附图,对本发明实施例进一步详细说明。
需要说明的是,本发明实施例中所有使用“第一”和“第二”的表述均是为了区分两个相同名称非相同的实体或者非相同的参量,可见“第一”“第二”仅为了表述的方便,不应理解为对本发明实施例的限定,后续实施例对此不再一一说明。
基于上述目的,本发明实施例的第一个方面,提出了一种配置多集群管理软件参数的方法的实施例。图1示出的是本发明提供的配置多集群管理软件参数的方法的实施例的示意图。如图1所示,本发明实施例包括如下步骤:
S1、响应于接收到客户请求,向多集群管理软件的中间件采集请求对应的指标;
S2、基于中间件从时间序列数据库获取指标的数据,并将数据保存到时间序列数据库对应的数据表;
S3、根据数据表得到一个周期内各种请求的占比,并基于占比得到请求资源占比表;以及
S4、根据请求资源占比表动态调整请求资源的使用优先级,并根据使用优先级调整定时采集的间隔时长。
本发明实施例监控并采集多集群管理软件的CPU、内存、缓存占比、磁盘IOPS(每秒读写次数)和读写时延等***性能参数,监控每个请求下发时间,从中间件数据库获取该请求对应的单集群时刻,算出多集群软件界面呈现数据和单集群实际呈现之间的延迟。当如上指标达到一个采集周期后,本发明的监控模块进行数据分析,分析后获取用户各请求比例占比,各请求展示时间和集群实际值延迟差,各请求对***性能资源占比,将如上数据保存至请求资源占比表,对于占比高的请求,缩短定时采集时间,将性能资源使用优先级提高,对于占比低的请求,延长定时采集时间,降低性能资源使用优先级。
响应于接收到客户请求,向多集群管理软件的中间件采集请求对应的指标。基于中间件从时间序列数据库获取指标的数据,并将数据保存到时间序列数据库对应的数据表。监控到用户请求后,将用户请求URL、请求时刻保存至数据库相应表中。
图2示出的是本发明提供的用户与多集群管理软件交互示意图。如图2所示,用户1向多集群管理软件2发送查询请求a1,然后从多集群管理软件2中返回基于查询请求从多集群管理软件的中间件中查询到的相应数据b1。
在一些实施方式中,所述基于所述中间件从时间序列数据库获取所述指标的数据包括:定时从监控集群获取所述指标对应的数据,并将所述数据保存至所述时间序列数据库。
图3示出的是本发明提供的多集群管理软件的中间件采集监控的集群的指标并存储的示意图。如图3所示,多集群管理软件的中间件3向监控的集群4发送采集指标数据的请求a21,监控的集群4返回相应的指标数据b21,多集群管理软件的中间件3向时间序列数据库5发送查询该指标上个周期的数据的请求a22,时间序列数据库5返回该指标上个周期的数据b22,多集群管理软件的中间件3将从监控的集群4中采集的指标数据a23发送到时间序列数据库5保存。
获取并记录到多集群管理软件的中间件采集指标的时刻,到时间序列数据库获取上次周期的指标数据,上次周期无指标数据,则将空值存入中间件数据库,接着中间件发送采集指标的Rest请求或SSH连接请求,指标对应的定时请求从监控集群获取到对应指标后,保存至时间序列数据库。
根据数据表得到一个周期内各种请求的占比,并基于占比得到请求资源占比表。监控并定期采集多集群管理软件性能参数,达到一个采集周期分析用户请求占比,例如,请求A次数是100次,请求B次数是50次,请求C次数是30次,请求D次数是20次,那么请求A的占比是50%。再根据每个请求对资源的使用情况得到一个请求资源占比表。
根据请求资源占比表动态调整请求资源的使用优先级,并根据使用优先级调整定时采集的间隔时长。在一些实施方式中,所述根据所述请求资源占比表动态调整请求资源的使用优先级包括:响应于所述请求资源占比升高,提高所述请求资源的使用优先级。请求资源占比越高优先级越高,因此,当请求资源占比升高时可以提高请求资源的使用优先级,当请求资源占比降低时可以降低请求资源的使用优先级。
在一些实施方式中,根据所述使用优先级调整定时采集的间隔时长包括:响应于所述使用优先级提高,缩短所述定时采集的间隔时长。使用优先级越高采集的间隔越短,因此,当使用优先级提高时可以缩短定时采集的间隔时长,当优先级降低时可以增加定时采集的间隔时长。
在一些实施方式中,还包括:查询中间件数据库以获取从所述时间序列数据库获取所述指标的数据的预定时刻。在一些实施方式中,还包括:获取接收到所述请求的时刻,并计算所述时刻与所述预定时刻的差值以得到时延差。
在一些实施方式中,根据所述使用优先级调整定时采集的间隔时长包括:调整所述间隔时长与所述时延差相等。
图4示出的是本发明提供的监控模块与多集群管理软件交互示意图。如图4所示,监控模块6一直监控多集群管理软件2,定时向多集群管理软件2发送采集性能参数的请求a31,多集群管理软件2返回相应的数据b31,当检测到用户输入请求,监控模块6向多集群管理软件2发送获取采集时刻的请求a32,多集群管理软件2返回相应的时刻b32,监控模块6向多集群管理软件2发送获取从中间件数据库获取该请求数据的预定时刻的请求a33,多集群管理软件2返回相应的时刻b33,监控模块6基于两个时刻得到时延差,并分析一个周期内用户请求占比,得到请求资源占比表a34,根据资源请求占比表向多集群管理软件2发送动态调整的命令a35。
需要特别指出的是,上述配置多集群管理软件参数的方法的各个实施例中的各个步骤均可以相互交叉、替换、增加、删减,因此,这些合理的排列组合变换之于配置多集群管理软件参数的方法也应当属于本发明的保护范围,并且不应将本发明的保护范围局限在实施例之上。
基于上述目的,本发明实施例的第二个方面,提出了一种配置多集群管理软件参数***,包括:第一采集模块,配置用于响应于接收到客户请求,向多集群管理软件的中间件采集所述请求对应的指标;第二采集模块,配置用于基于所述中间件从时间序列数据库获取所述指标的数据,并将所述数据保存到所述时间序列数据库对应的数据表;占比模块,配置用于根据所述数据表得到一个周期内各种请求的占比,并基于所述占比得到请求资源占比表;以及调整模块,配置用于根据所述请求资源占比表动态调整请求资源的使用优先级,并根据所述使用优先级调整定时采集的间隔时长。
在一些实施方式中,还包括:查询模块,配置用于查询中间件数据库以获取从所述时间序列数据库获取所述指标的数据的预定时刻。
在一些实施方式中,还包括:时延模块,配置用于获取接收到所述请求的时刻,并计算所述时刻与所述预定时刻的差值以得到时延差。
在一些实施方式中,所述调整模块配置用于:响应于所述请求资源占比升高,提高所述请求资源的使用优先级。
在一些实施方式中,所述调整模块配置用于:响应于所述使用优先级提高,缩短所述定时采集的间隔时长。
在一些实施方式中,所述调整模块配置用于:调整所述间隔时长与所述时延差相等。
在一些实施方式中,所述第二采集模块配置用于:定时从监控集群获取所述指标对应的数据,并将所述数据保存至所述时间序列数据库。
基于上述目的,本发明实施例的第三个方面,提出了一种计算机设备,包括:至少一个处理器;以及存储器,存储器存储有可在处理器上运行的计算机指令,指令由处理器执行以实现如下步骤:S1、响应于接收到客户请求,向多集群管理软件的中间件采集请求对应的指标;S2、基于中间件从时间序列数据库获取指标的数据,并将数据保存到时间序列数据库对应的数据表;S3、根据数据表得到一个周期内各种请求的占比,并基于占比得到请求资源占比表;以及S4、根据请求资源占比表动态调整请求资源的使用优先级,并根据使用优先级调整定时采集的间隔时长。
在一些实施方式中,还包括:查询中间件数据库以获取从所述时间序列数据库获取所述指标的数据的预定时刻。
在一些实施方式中,还包括:获取接收到所述请求的时刻,并计算所述时刻与所述预定时刻的差值以得到时延差。
在一些实施方式中,所述根据所述请求资源占比表动态调整请求资源的使用优先级包括:响应于所述请求资源占比升高,提高所述请求资源的使用优先级。
在一些实施方式中,根据所述使用优先级调整定时采集的间隔时长包括:响应于所述使用优先级提高,缩短所述定时采集的间隔时长。
在一些实施方式中,根据所述使用优先级调整定时采集的间隔时长包括:调整所述间隔时长与所述时延差相等。
在一些实施方式中,所述基于所述中间件从时间序列数据库获取所述指标的数据包括:定时从监控集群获取所述指标对应的数据,并将所述数据保存至所述时间序列数据库。
如图5所示,为本发明提供的上述配置多集群管理软件参数的计算机设备的一个实施例的硬件结构示意图。
以如图5所示的装置为例,在该装置中包括一个处理器301以及一个存储器302,并还可以包括:输入装置303和输出装置304。
处理器301、存储器302、输入装置303和输出装置304可以通过总线或者其他方式连接,图5中以通过总线连接为例。
存储器302作为一种非易失性计算机可读存储介质,可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块,如本申请实施例中的配置多集群管理软件参数的方法对应的程序指令/模块。处理器301通过运行存储在存储器302中的非易失性软件程序、指令以及模块,从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理,即实现上述方法实施例的配置多集群管理软件参数的方法。
存储器302可以包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需要的应用程序;存储数据区可存储根据配置多集群管理软件参数的方法的使用所创建的数据等。此外,存储器302可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中,存储器302可选包括相对于处理器301远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至本地模块。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置303可接收输入的用户名和密码等信息。输出装置304可包括显示屏等显示设备。
一个或者多个配置多集群管理软件参数的方法对应的程序指令/模块存储在存储器302中,当被处理器301执行时,执行上述任意方法实施例中的配置多集群管理软件参数的方法。
执行上述配置多集群管理软件参数的方法的计算机设备的任何一个实施例,可以达到与之对应的前述任意方法实施例相同或者相类似的效果。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质存储有被处理器执行时执行如上方法的计算机程序。
所属领域的普通技术人员应当理解:以上任何实施例的讨论仅为示例性的,并非旨在暗示本发明实施例公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子;在本发明实施例的思路下,以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合,并存在如上的本发明实施例的不同方面的许多其它变化,为了简明它们没有在细节中提供。因此,凡在本发明实施例的精神和原则之内,所做的任何省略、修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明实施例的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种配置多集群管理软件参数的方法,其特征在于,包括以下步骤:
响应于接收到客户请求,向多集群管理软件的中间件采集所述请求对应的指标;
基于所述中间件从时间序列数据库获取所述指标的数据,并将所述数据保存到所述时间序列数据库对应的数据表;
根据所述数据表得到一个周期内各种请求的占比,并基于所述占比得到请求资源占比表;以及
根据所述请求资源占比表动态调整请求资源的使用优先级,并根据所述使用优先级调整多集群管理软件定时采集请求的间隔时长。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
查询中间件数据库以获取从所述时间序列数据库获取所述指标的数据的预定时刻。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,还包括:
获取接收到所述请求的时刻,并计算所述时刻与所述预定时刻的差值以得到时延差。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述请求资源占比表动态调整请求资源的使用优先级包括:
响应于所述请求资源占比升高,提高所述请求资源的使用优先级。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,根据所述使用优先级调整多集群管理软件定时采集请求的间隔时长包括:
响应于所述使用优先级提高,缩短所述定时采集的间隔时长。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,根据所述使用优先级调整多集群管理软件定时采集请求的间隔时长包括:
调整所述间隔时长与所述时延差相等。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述中间件从时间序列数据库获取所述指标的数据包括:
定时从监控集群获取所述指标对应的数据,并将所述数据保存至所述时间序列数据库。
8.一种配置多集群管理软件参数的***,其特征在于,包括:
第一采集模块,配置用于响应于接收到客户请求,向多集群管理软件的中间件采集所述请求对应的指标;
第二采集模块,配置用于基于所述中间件从时间序列数据库获取所述指标的数据,并将所述数据保存到所述时间序列数据库对应的数据表;
占比模块,配置用于根据所述数据表得到一个周期内各种请求的占比,并基于所述占比得到请求资源占比表;以及
调整模块,配置用于根据所述请求资源占比表动态调整请求资源的使用优先级,并根据所述使用优先级调整多集群管理软件定时采集请求的间隔时长。
9.一种计算机设备,其特征在于,包括:
至少一个处理器;以及
存储器,所述存储器存储有可在所述处理器上运行的计算机指令,所述指令由所述处理器执行时实现权利要求1-7任意一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任意一项所述方法的步骤。
CN202010818534.0A 2020-08-14 2020-08-14 一种配置多集群管理软件参数的方法、***、设备及介质 Active CN111953567B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010818534.0A CN111953567B (zh) 2020-08-14 2020-08-14 一种配置多集群管理软件参数的方法、***、设备及介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010818534.0A CN111953567B (zh) 2020-08-14 2020-08-14 一种配置多集群管理软件参数的方法、***、设备及介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111953567A CN111953567A (zh) 2020-11-17
CN111953567B true CN111953567B (zh) 2022-04-22

Family

ID=73342326

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010818534.0A Active CN111953567B (zh) 2020-08-14 2020-08-14 一种配置多集群管理软件参数的方法、***、设备及介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111953567B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112947867A (zh) * 2021-04-06 2021-06-11 苏州菲瑞斯信息技术有限公司 全闪存阵列高性能存储***及电子设备
CN113901262A (zh) * 2021-09-24 2022-01-07 北京达佳互联信息技术有限公司 待处理数据的获取方法、装置、服务器和存储介质

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10762539B2 (en) * 2016-01-27 2020-09-01 Amobee, Inc. Resource estimation for queries in large-scale distributed database system
CN110830391A (zh) * 2018-08-10 2020-02-21 阿里巴巴集团控股有限公司 资源分配方法及装置、集群***
GB2583689B (en) * 2019-01-24 2021-10-20 Metaswitch Networks Ltd Serving a network resource usage file
CN110221920B (zh) * 2019-06-04 2022-02-18 合肥讯飞数码科技有限公司 部署方法、装置、存储介质及***
CN111124689B (zh) * 2019-12-31 2023-03-28 中国电子科技集团公司信息科学研究院 一种集群中容器资源动态分配方法
CN111367632B (zh) * 2020-02-14 2023-04-18 重庆邮电大学 一种基于周期特征的容器云调度方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN111953567A (zh) 2020-11-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110502494B (zh) 日志处理方法、装置、计算机设备及存储介质
CN108683720B (zh) 一种容器集群服务配置方法及装置
CN106452818B (zh) 一种资源调度的方法和***
US9870269B1 (en) Job allocation in a clustered environment
CN111953567B (zh) 一种配置多集群管理软件参数的方法、***、设备及介质
JP2021511588A (ja) データクエリ方法、装置およびデバイス
CN111966289B (zh) 基于Kafka集群的分区优化方法和***
MXPA04003956A (es) Analisis de recursos de sistema agregados incluyendo matriz de correlacion y analisis de basado en metrica.
CN111562889B (zh) 数据处理方法、装置、***及存储介质
CN108628890B (zh) 一种数据导出方法及***
US20150280981A1 (en) Apparatus and system for configuration management
CN108228322B (zh) 一种分布式链路跟踪、分析方法及服务器、全局调度器
CN112231296B (zh) 一种分布式日志处理方法、装置、***、设备及介质
CA2988805A1 (en) Datastore for aggregated measurements for metrics
CN113672500A (zh) 深度学习算法的测试方法、装置、电子装置和存储介质
CN213876703U (zh) 一种资源池管理***
CN106156258B (zh) 一种在分布式存储***中统计数据的方法、装置及***
CN113079062A (zh) 一种资源调整方法、装置、计算机设备和存储介质
CN116248699B (zh) 多副本场景下的数据读取方法、装置、设备及存储介质
CN110928750B (zh) 数据处理方法、装置及设备
CN106686082B (zh) 存储资源调整方法及管理节点
CN116226045A (zh) 文件数据聚合方法、文件数据聚合装置和查询***
WO2022021858A1 (zh) 实现分布式***中高负载场景下服务高可用的方法、***
CN112667465A (zh) 一种多集群运行监控方法、装置、***及可读存储介质
CN104378442B (zh) 一种减少资源竞争的Trace文件转储方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant